論文の概要: Improving International Climate Policy via Mutually Conditional Binding Commitments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14266v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 15:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 12:00:12.466981
• Title: Improving International Climate Policy via Mutually Conditional Binding Commitments
• Title（参考訳）: 相互条件付き拘束コミットメントによる国際気候政策の改善
• Authors: Jobst Heitzig, J\"org Oechssler, Christoph Pr\"oschel, Niranjana Ragavan, Richie YatLong Lo
• Abstract要約: 本稿では,RICE-Nシミュレーションとマルチエージェント強化学習フレームワークの改良を提案する。 我々は、気候交渉をモデル化する際の様々な要因に対処する重要な強化の必要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes enhancements to the RICE-N simulation and multi-agent reinforcement learning framework to improve the realism of international climate policy negotiations. Acknowledging the framework's value, we highlight the necessity of significant enhancements to address the diverse array of factors in modeling climate negotiations. Building upon our previous work on the "Conditional Commitments Mechanism" (CCF mechanism) we discuss ways to bridge the gap between simulation and reality. We suggest the inclusion of a recommender or planner agent to enhance coordination, address the Real2Sim gap by incorporating social factors and non-party stakeholder sub-agents, and propose enhancements to the underlying Reinforcement Learning solution algorithm. These proposed improvements aim to advance the evaluation and formulation of negotiation protocols for more effective international climate policy decision-making in Rice-N. However, further experimentation and testing are required to determine the implications and effectiveness of these suggestions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,国際気候政策交渉の現実性を改善するため,RICE-Nシミュレーションとマルチエージェント強化学習フレームワークの強化を提案する。 枠組みの価値を認め,気候交渉のモデル化における様々な要因に対処する重要な拡張の必要性を強調した。 CCFメカニズム(Conditional Commitments Mechanism)に関するこれまでの研究に基づいて、シミュレーションと現実のギャップを埋める方法について論じる。 コーディネーション強化のためのレコメンダまたはプランナーエージェントの導入、社会的要因と非パーティ利害関係者サブエイジェントを組み込むことによるreal2simギャップへの対処、および基盤となる強化学習ソリューションアルゴリズムの強化を提案する。 これらの改善は、米Nにおけるより効果的な国際気候政策決定のための交渉プロトコルの評価と定式化を促進することを目的としている。 しかしながら、これらの提案の意義と有効性を決定するには、さらなる実験とテストが必要である。

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